XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System抹布
Agentic抹布重新定义自适应的检索效果
未来调查代理抹布的机会将需要合并多模态数据以产生更丰富的输出。这些应用程序需要更丰富，上下文意识到的响应，并且可以通过这些系统来解决，因为我们使用广泛的数据源（文本，图像，音频）。此外，研究更高级的反馈回路将改善连续学习，以便系统可以更好地处理动态环境。他们可以研究改善反馈的方法以使其快速，并且仍然保持准确。最后，必须探讨跨联盟应用程序和道德AI原则的集成领域，以便这些自适应系统在多个市场中的设计，公平性，透明度和问责制中体现出来。
基于树的抹布代理推荐系统
摘要 - 我们目前遇到的（层次抹布增强的医学测试建议），这是一种新型的树结构式接收到授权系统，利用检索授权的Generation（RAG）进行智能医疗测试建议。与基于传统矢量相似性的方法不同，我们的系统通过专门的抹布过程在每个树节点上执行医学推理。从根节的初始症状开始，该系统进行逐步的医学分析，以识别潜在的潜在条件及其相应的诊断要求。在每个级别上，我们的抹布增强节点并不是简单的匹配，而是分析了检索医学知识，以了解症状 - 疾病的关系并确定最合适的诊断路径。该系统基于医学推理结果，可以考虑诸如紧迫水平和诊断不确定性之类的因素。实验结果表明，与常规检索方法相比，我们的方法在覆盖率，准确性和错过率方面取得了卓越的性能。这项工作代表了医疗测试建议的重大进步，它通过将医学推理能力引入传统的基于树的检索结构中。索引术语 - 医学测试建议；检索增强的一代；基于树的建议；医学推理；大语言模型；医疗保健决策支持
建立抹布式的blag-ebook-final.pdf
Intel AI for Enterprise RAG体系结构可确保从知识基础创建到提供最终响应的所有关键组成部分都可以平稳，有效地运行。该体系结构利用Intel®Xeon®处理器进行数据处理和矢量化，而Intel®Gaudi®AI加速器则用于优化LLM/LVM推理，从而为Enterprise用例提供有效的扩展和安全数据处理。此外，Intel®Tibre™AI云在不断跟踪几个关键组件中起着至关重要的作用。检索性能的延迟和准确性受到监控，以确保保留日志进行审核，以确保精确有效的信息传递。重新排列效率以保持上下文相关性和最佳系统速度。推理服务质量可用于衡量延迟和响应质量，并连续登录以进行改进。
抹布驱动的药物建议：一种新的...
摘要 - 药物推荐系统有可能通过针对个别患者概况和病史调整治疗选择来显着改善个性化医学。但是，这些系统通常在准确综合大型，多样化的生物医学信息来源时面临挑战。为了改善个性化医学，本文介绍了通过使用检索增强发电（RAG）技术提供动力的药物推荐框架。通过结合检索机制和生成模型，该系统有效地将患者数据与丰富的生物学文献相结合，以提供特定的药物建议。基于实验结果，基于抹布的方法不仅可以提高建议的表现，而且通过向医生告知相关治疗选择以及每个建议的原因来增强可解释性。这种方法似乎是在许多医疗保健情况下进行精确医学和知情临床表现的可行方法。
保存管道，切勿冲洗抹布
与卫生纸不同，许多卫生用品和湿巾在冲洗后不会分解。抹布和湿巾，即使是那些标明可冲洗的，也会堵塞您的下水道管道，让您支付昂贵的维修费用。从更大范围来看，当这些产品进入公共下水道系统时，它们会聚集在一起，导致下水道干管堵塞，缠绕在泵设备中，导致服务问题。因此，不要将这些物品冲入下水道，而是将它们扔进垃圾桶。
tsgassist：互动助理利用LLM和抹布进行时间序列生成建议和基准测试
时间序列生成（TSG）在许多行业中至关重要的是生成反映现实世界特征的合成数据。tsgbench通过提供全面的评估和选择合适的TSG方法的独特见解，从而提高了该领域。然而，将这些进步转化为行业应用，受到专业人员之间的认知差距的阻碍，以及缺乏用于比较和评估的动态平台。为了解决这些问题，我们介绍了TSGassist，这是一种互动的互动式，将TSGBENCH和利用大型语言模型（LLMS）和检索授权的发电机（RAG）的优势整合在一起，以进行TSG建议和基准测试。我们的演示强调了其在（1）增强TSG的有效性，（2）提供特定于行业的建议，以及（3）提供全面的基准测试平台，说明了其潜力通过TSG景观来缓解行业专业人员的导航，并鼓励整个行业更广泛的应用程序。
用库存意识的抹布来制作完美查询（...
摘要赞助的搜索在电子商务收入生成中起着至关重要的作用，广告商从战略上竞标了关键字，以通过相关的搜索查询吸引用户的注意力。但是，确定给定查询的相关关键字的过程提出了重大挑战，因为巨大而不断发展的关键字景观，模棱两可的意图和主题多样性。本文重点介绍了获得大量广告收入和用户参与度的机会，其中很大一部分的查询无法检索任何赞助的广告。为了利用此机会，我们介绍了基于库存意识的抹布生成AI模型（Invawr-rag），该模型集成了高级语义检索和实时库存数据。该模型结合了动态生成且历史上成功的查询，以与可用的库存和广告活动保持一致，同时多样化重写的查询以增强相关性和用户参与度。初步结果表明，填充率和平衡相关性指标的显着增加了68％，这表明广告收入增加了强大的潜力。Invawr-rag模型设置了动态查询优化的新标准，可在沃尔玛的数字平台上显着改善广告相关性，广告客户ROI和用户体验。
用抹布能力评估大型语言模型
摘要在揭示了大语言模型（LLM）的显着性能之后，它们的功能迅速使用了诸如检索增强发电（RAG）之类的技术。鉴于它们的广泛适用性和快速发展，考虑它们对社会系统的影响至关重要。另一方面，由于其广泛的能力和社会系统的复杂本质，评估这些高级LLM会构成挑战。在这项研究中，我们关注社会系统中LLM与开放环境中类人动物机器人的相似性。我们列举了控制问题解决中类人动物所需的基本组件，这些组合有助于我们探索LLM的核心能力并评估这些组合中任何缺陷的影响。这种方法是合理的，因为人类系统的有效性已得到彻底证明和认可。为了确定解决问题的任务中类人动物所需的组件，我们创建了一个广泛的组件框架，以计划和控制开放环境中的类人动物机器人。然后评估LLM对每个组件的影响和风险，参考最新基准测试以评估其当前的优势和劣势。按照我们的框架指导的评估，我们确定了LLM所缺乏的能力以及对社会系统的关注。